不同意识脑电的双谱切片特征分析与分类

脑电是一种典型的非高斯、非线性随机信号,传统时域或频域分析已不能准确表征信号特征,而高阶谱方法对脑电信号的处理却有较好效果。本文通过几组不同意识状态下的脑电测试实验,提取脑电信号,并通过双谱分析提取脑电双谱切片的特征值,借助支持向量机、概率神经网络、最近邻分类算法等3种方法对双谱切片的特征值进行处理,比较其分类效果。研究结果表明,电极C3处脑电与其他电极处的脑电具有不同的双谱特征,不同脑电极信号双谱切片具有明显差异。     

柴油发动机曲轴轴承振动信号的双谱分析

为提取柴油发动机曲轴轴承振动信号的故障特征,采用双谱的分析方法,提出了用双谱特征频率面来描述信号特征.通过用双谱分析曲轴轴承振动信号,在双谱模域内进行搜索,得到了信号的特征频率面.结果表明,信号采集的最佳部位为曲轴左右两侧机体,最佳转速为1 800 r/min以上,对角线以外的区域包含了大量的故障特征.双谱能消除发动机振动信号中的噪声,有效提取出曲轴轴承振动特征信号.     

Adaptive optimal kernel smooth-windowed Wigner-Ville bispectrum for digital communication signals

Higher-order time-frequency distribution (HO-TFD) outperforms the bilinear TFD in noisy conditions but suffers more severely from cross-terms when used to analyze multi-component signals. Various kernel functions have been introduced to suppress cross-terms in bilinear TFD but in general TFD with a fixed kernel do not give accurate TFR for all type of signals. In this paper, adaptive optimal TFR is obtained by extending the separable kernel design in bilinear TFD to the third-order TFD and is able to achieve accurate time-frequency representation at SNR as low as −2 dB. This globally adaptive optimal kernel smooth-windowed Wigner-Ville bispectrum (AOK-SWWVB) is designed where its separable kernel is determined automatically from the input signal, without prior knowledge of the signal parameters. It is shown that this system performance is comparable to the system when priori knowledge of the signal is known.     

一种雷达辐射源双谱二次特征提取方法

针对常规参数进行复杂体制雷达辐射源信号分选时存在的问题,对信号双谱图分别进行频率分区和奇异值分解,二次提取其双谱分布熵和奇异谱熵作为雷达辐射源特征参数.该方法利用双谱分析可以完全抑制高斯有色噪声对信号的影响,同时保留信号的幅度和相位信息的特点,并有机地融合了双谱理论、奇异值分解和信息熵理论的各自优点,反映出信号的本质信息.采用模糊C均值聚类算法对不同信噪比条件下6种典型调制类型的雷达辐射源信号进行聚类分选实验.实验结果表明,该方法取得了较好的分选效果,克服了传统图像特征提取算法特征维数过高和聚集性差的缺点,验证了该方法的有效性.     

基于阶次双谱的齿轮箱升降速过程故障诊断研究

针对齿轮箱升降速过程中振动信号非平稳的特点，将常规的阶次分析与双谱分析技术相结合，提出了基于阶次双谱的齿轮箱故障诊断方法。首先对齿轮箱升降速瞬态信号进行时域采样，再对时域信号进行等角度重采样，转化为角域平稳信号，最后对角域重采样信号进行双谱分析，就可提取轴承的故障特征。通过对轴承内圈故障实验信号的分析表明，该方法能有效地识别轴承的故障。     

基于 AR双谱与分形盒维数的减压阀故障诊断

通过采集的减压阀正常和故障下的振动信号,求出了时间序列的自回归双谱和分形盒维数.结果表明:不同状态下的双谱谱图和盒维数有明显的区别,利用AR双谱和盒维数可以有效地诊断出减压阀的工作状态.     

基于声发射和双谱分析的铝合金损伤原位监测研究

以列车车体材料7N01铝合金为研究对象,基于声发射和数字图像技术对7N01铝合金三点弯曲损伤过程进行了监测,采用传统的声发射参数与双谱法分析了7N01铝合金裂纹萌生及失稳扩展的声发射特征。结果表明:声发射能量和质心频率可有效预报7N01铝合金微裂纹的萌生。声发射信号的双谱等高线图显示两个频率成分之间的耦合关系,使得识别7N01铝合金三点弯曲过程中的不同阶段变得相对容易。7N01铝合金试样缺口尖端的损伤演变过程的数字图像监测结果,验证了声发射能量和质心频率对裂纹萌生的预测。实验结果显示声发射监测技术为裂纹演变行为的预测提供了依据。     

基于双谱奇异值和最优参数支持向量机的目标识别算法

提出了基于双谱奇异值和最优参数支持向量机的目标识别算法。首先从目标距离像的双谱中提取双谱奇异值特征;然后通过实验的方法确定支持向量机参数取值的范围,利用遗传算法获取支持向量机的最优参数;最后应用最优参数支持向量机对3种地面坦克目标进行识别。仿真实验表明,即使在较低的信噪比下该算法仍然可以取得比较高的识别率。     

双谱分析在引信信号检测中的应用

强背景噪声中引信信号的检测，是引信信号处理中的一个重要课题．传统信号检测理论和方法主要采用似然比检测，已得到广泛的应用，但是存在明显的缺点．提出了在强背景噪声中，采用双谱技术来检测引信信号，获得了较好的效果．     

双谱估计用于软件无线电中的调制识别

为了能稳定地识别出接收信号的调制方式，采用分级识别的方案，对软件无线电中用到的六种调制信号（BPSK，QPSK，π／4DQPSK，MSK，GMSK，TFM）进行分类识别，第一级利用反映包络变化的参数对调制信号集进行粗分类，第二级利用从信号平方谱、瞬时相位平方的双谱中提取出的特征参数分类识别。仿真结果表明，该方案在不需要预知精确载波频率的情况下，可达到较高的识别率。